如果第一个数据帧中存在行，如何更新第二个数据帧的存在值答案

【问题标题】：how to update second dataframe's exists value if row exists in first dataframe如果第一个数据帧中存在行，如何更新第二个数据帧的存在值
【发布时间】：2020-11-23 20:49:51
【问题描述】：

我有两个数据框，我想检查 df1 是否包含 df2 中键为 a 和 b 的任何行，如果相等，则在 df2 中更改为 true，并添加 df1 中的新行，其中存在 False

df1

a | b | c | d
1 | 1 | 3 | 4
2 | 2 | 4 | 1
3 | 3 | 5 | 3

df2

a | b | c | d
1 | 1 | 4 | 5
4 | 4 | 3 | 2

这应该看起来像

df3

a | b | c | d | exists
1 | 1 | 4 | 5 | True
4 | 4 | 3 | 2 | False
1 | 1 | 3 | 4 | False
2 | 2 | 4 | 1 | False
3 | 3 | 5 | 3 | False

到目前为止我有这个

val newdf = df1.join(df2, df1("a")===df2("a") && df1("b") === df2("b"), "left")
   .select(df2("a"), df2("b"),df2("c"),df2("d"),when(df2("a").isNull, false).otherwise(true).alias("exists"))

a | b | c | d | exists
1 | 1 | 4 | 5 | True
rest of the rows are null

【问题讨论】：

1 | 1 | 3 | 4 | False 这一行是否也会出现在 df3 中？因为 df1 中有匹配的行..
是的，两个数据框中的所有行都将在 df3 中。与 df2 匹配的那个将在 df3 中存在

标签： scala dataframe apache-spark

【解决方案1】：

尝试加入 left_semi, left_anti，然后加入 unionAll 数据集。

Example:

df2.join(df1,Seq("a","b"),"left_semi").withColumn("exists",lit("True")).
unionAll(df2.join(df1,Seq("a","b"),"left_anti").withColumn("exists",lit("False"))).
unionAll(df1.withColumn("exists",lit("False"))).show()
//+---+---+---+---+------+
//|  a|  b|  c|  d|exists|
//+---+---+---+---+------+
//|  1|  1|  4|  5|  True|
//|  4|  4|  3|  2| False|
//|  1|  1|  3|  4| False|
//|  2|  2|  4|  1| False|
//|  3|  3|  5|  3| False|
//+---+---+---+---+------+

【讨论】：

这行得通，谢谢另外一件事，df2 用作真值表，因此下次读取它时，它将具有存在列。如果我补充说我得到这个错误 Union can only be executed on tables with the same number of columns, but first table has 8 columns and the 2th table has 7 columns;;